Європейський проєкт FAIRgeo робить Geo-AI безпечнішим і доступнішим

Сучасні моделі штучного інтелекту у сфері геоданих відкривають нові можливості для аналізу Землі, але їхнє використання часто ускладнене технічними бар’єрами та ризиком неправильного застосування.

Європейський проєкт FAIRgeo (Fencing AI for Enhanced Reliability in Geo Services) прагне змінити це, створюючи прості та безпечні інструменти для роботи з гео-ШІ.

Джерело: geoconnexion.com

FAIRgeo фінансується за програмою EU EFRE та розробляється Constructor University спільно з rasdaman GmbH. Головна ідея — інтеграція машинного навчання у структуру геокубів (datacubes), що дозволяють обробляти великі масиви супутникових і кліматичних даних без глибоких технічних знань.

Одним із головних нововведень став принцип “model fencing” — система, що автоматично визначає, коли обрана модель ШІ не підходить для певних даних, і запобігає помилковим результатам. Це може означати як просте попередження користувача, так і повну відмову у виконанні запиту, якщо ризик занадто високий.

Інша інновація FAIRgeo — “zero-coding embedding”, тобто можливість використовувати ШІ без програмування, просто через мову запитів до геокубів (WCPS). Такий підхід відкриває шлях до використання Geo-AI навіть тими, хто не має досвіду в Python чи складних ML-бібліотеках.

Проєкт базується на міжнародних стандартах ISO, OGC та INSPIRE, що забезпечує сумісність і прозорість. Перші тести показали, що інтегровані AI-Cubes працюють значно швидше, ніж традиційні Python-процеси, підтверджуючи потенціал безпечного й ефективного Geo-AI.

Як зазначають розробники, FAIRgeo може стати ключем до масового використання штучного інтелекту в геонауках — від моніторингу клімату до прогнозування природних ризиків.